１．はじめに

コロナ禍からテレワーク。
通勤時間にかける時間を別の事に使う時間が増えた。
少し前から始めたロト6。
気まぐれな攪拌機から飛び出す番号のかかれたボール。
何度も見送った高額当選。
前回記事とは違う角度の「前回出た数字から次回でそうな数字」の傾向を調べてみることにした。
今回はロト7の傾向も見れるようにしたい。

2.流れ

2.1

ロト6かロト7のどちらの傾向が知りたいか入力
(ロト6なら6を、ロト7なら7を入力）

2.2

開催回の範囲(開始回と終了回)を入力
ロト6の傾向を見る場合はloto6_2.csvを読み込む。
ロト7の傾向を見る場合はloto6_2.csvを読み込む。
(loto6_2.csv:ロト6の当選結果番号のcsvファイル、
loto6_7.csv:ロト7の当選結果番号のcsvファイル)
指定した範囲でdataframeを作成しておく

2.3

各数字の出現回数の辞書の作成

2.4

前回数字と今回数字の組み合わせと、2.2の範囲の出現回数の関係辞書(dict_tmp)を表す関数の作成

表示したいタイプをロト6とした場合で、
第N回の出現数字（1,2,3,4,5,6）
第N+1回の出現数字（1,2,7,12,15,38）
の場合、組み合わせは
(1,1),(1,2),,,,(2,1),(2,2),...(6,15),(6,38)となる。
上記辞書の値を出現回数(カウント)とする。
上記組み合わせが、辞書に含まれる場合は出現回数を⁺1し、
存在しない場合は出現回数を1とする。

2.5

下記の項目で出力するcsvファイルを作成する。

前回数字	今回数字	カウント	前回数字の出現回数	割合
1	4	4	30	13
2	4	5	40	13
・・	・・	・・	・・	・・
・・	・・	・・	・・	・・
4	5	6	30	20

カウント：前回数字と今回数字の組み合わせの出現回数
割合：前回数字の出現回数におけるカウントの割合

3.ソース

開発環境：Jupyter Notebook
OS:Windows10 64bit

loto67_afternumber.py

import pandas as pd
import datetime as dt

select_type=input("loto6、loto7のどちらの傾向が知りたいですか？loto6は6,loto7は7で指定してください")

:loto67_afternumber.py

#各数字と出現回数の辞書
def make_dictnum(new_data0,type0):
  row0=new_data0.shape[0]  
  dict_tmp={}
  for i in range(0,row0-1):
    for j in range(1,int(type0)+1):
      key0=str(new_data0.iloc[i,j])
      if key0 in dict_tmp:
        dict_tmp[key0]=int(dict_tmp[key0])+1
      else:
        dict_tmp[key0]=1
  return dict_tmp

loto67_afternumber.py

#今回出た数字と、次回出た数字の組み合わせとその出現回数の辞書
def make_dictafter(new_data0,type0):

  row0=new_data0.shape[0]  
  dict_tmp={}
  for i in range(0,row0-1):
    for j in range(1,int(type0)+1):
      for k in range(1,int(type0)+1):
        key0=str(new_data0.iloc[i,j])+","+str(new_data0.iloc[i+1,k])        

        if key0 in dict_tmp:
          dict_tmp[key0]=int(dict_tmp[key0])+1
        else:
          dict_tmp[key0]=1
 
  return dict_tmp

loto67_afternumber.py

# dict0:組み合わせとカウント数の辞書
# dict1:nstart0～nend0回における各数字の出現数の辞書
# type0:loto6 or loto7
def make_csvfile(dict0,dict1,nstart0,nend0,type0):  
  
  #空のデータフレーム作成
  new_df2=pd.DataFrame()
  keys0=dict0.keys()

  #カウント数を入れる配列
  list_val=[]
  for k in keys0:
    val0=dict0[k]
    if not val0 in list_val:
      list_val.append(val0)
      
  print(list_val)
  
  row1=0
  for k in keys0:
    splitstr=k.split(',')
    col1=0
    #組み合わせの出現回数
    val=dict0[k]
    #前回数字の出現回数
    val1=dict1[splitstr[0]]
    #valの出現割合
    val2=int(val*100/val1)

   
    tmpnum = pd.Series([splitstr[0], splitstr[1],str(val),str(val1),str(val2)],index=['前回数字','今回数字','カウント数','前回数字出現回数','割合'])
    new_df2=new_df2.append(tmpnum,ignore_index=True)
    row1=row1+1
    
  print(new_df2)
  csvfile="loto"+type0+"after_from"+str(nstart0)+"_to"+str(nend0)+".csv"
  print(csvfile)
  new_df2.to_csv(csvfile,encoding="cp932",index=False)

loto67_afternumber.py

if select_type.isdecimal()==True:
  if int(select_type)!=6 and int(select_type)!=7:
    print("6か7で指定してください")
  else:
    #文字コードを指定して読み込む
    if int(select_type)==6:
      df = pd.read_csv("loto6_2.csv",encoding="sjis")
      new_data=df[['開催回','第1数字','第2数字','第3数字','第4数字','第5数字','第6数字']]
    else:
      df = pd.read_csv("loto7_2.csv",encoding="sjis")
      new_data=df[['開催回','第1数字','第2数字','第3数字','第4数字','第5数字','第6数字','第7数字']]

    row=df.shape[0]
    print(df)
    print(row)
    nstart=input("nstart(集計開始回)\n") 
    nend=input("nend(カウント集計終了回)\n")    

    if nstart.isdecimal()==True and nend.isdecimal()==True:

      #開始が0より大きくrow未満かつ開始が終了未満、終了がrow以下  
      if int(nstart)>0 and int(nstart) < row and int(nstart)<int(nend) and int(nend) <= row:

        new_data3=new_data[int(nstart)-1:int(nend)]     
        dict_afternum=make_dictafter(new_data3,select_type)
        print(new_data3)
        make_csvfile(dict_afternum,int(nstart),int(nend),select_type)        
      else:
        print("nstartは1以上"+str(row)+"未満で、nendはnstartより大きく"+str(row)+"以下で指定")
    else:
      print("nstart、nendは数値を指定")
else:
  print("6か7で指定してください")

4.出力結果

loto7,nstart=1,nend=498とした場合

loto6、loto7のどちらの傾向が知りたいですか？loto6は6,loto7は7で指定してください7

498
nstart(集計開始回)
1
nend(カウント集計終了回)
498
     開催回  第1数字  第2数字  第3数字  第4数字  第5数字  第6数字  第7数字
0      1     7    10    12    17    23    28    34
1      2    20    24    29    31    33    34    35
2      3     2     7     8    11    14    23    31
3      4    12    13    22    23    24    28    29
4      5     1     3     4     5    16    21    28
..   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...
493  494     7     9    12    22    28    29    32
494  495     2    16    19    20    22    33    36
495  496     5     8    15    18    25    27    36
496  497    18    20    24    26    27    30    33
497  498     6     8    12    20    21    24    29

[498 rows x 8 columns]
[20, 18, 21, 19, 23, 17, 14, 16, 13, 10, 25, 11, 15, 22, 24, 7, 9, 28, 12, 27, 26, 31, 29, 8, 32, 30, 6]
     前回数字 今回数字 カウント数 前回数字出現回数  割合
0       7   20    20       96  20
1       7   24    20       96  20
2       7   29    18       96  18
3       7   31    18       96  18
4       7   33    21       96  21
...   ...  ...   ...      ...  ..
1364   31   26    16      102  15
1365   17   17    15       96  15
1366    1   33    10       88  11
1367   30   37    12      107  11
1368   33   20    12       79  15

[1369 rows x 5 columns]
loto7after_from1_to498.csv

5.参考資料

KYO's LOTO
当選番号データだけではなく、各数字の出現回数など様々なデータを収集されています。

6.さいごに

各数字の出現数は偏りがないが、
数字の組み合わせによって、出やすいものと出にくいものがあることがわかる。

例えばロト7において第1回から第498回までのデータを見ると
5の次に15が出る割合が32％、18の次に8が出る割合が6％となっている。

32％というと可能性が高く思えるが、
5の次に15以外の数字が出る確率が68％
ということも忘れてはならない。

やはり一攫千金の道は険しく、謎多き撹拌機はよくできているという事なのだろう。

しかし、買わなければチャンスはないのだ。
サッカードイツ戦の波に乗って、またチャレンジするつもりだ。